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k均值聚类算法考试例题
?算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个.k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;模糊的c均值聚类算法:--------一种模糊聚类算法,是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
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YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
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- C#实现软件自动升级
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- 技术周总结 09.09~09.15周日(C# WinForm WPF)
打破砂锅问到底007
wpfc#WinForm
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Saudade957
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- ansible安全优化篇
happy_king_zi
运维自动化配置管理安全ansible安全devops
一、安全概况对与一台全新安装的服务器,尤其是直接面向公网的服务器来说:最重要的一项配置就是安全配置。针对非授权连接和截取通信信息等攻击行为,避免攻击手段带来的危害,处理方法有以下方法:使用安全加密的通信方式——使用https加密传输;禁止root用户远程登录并充分利用sudo;移除非必需的软件,只开发需要用到的端口;遵守权限最小化原则;及时更新操作系统和软件——修复旧版本的bug,并使用新版本的最
- 欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能语言模型微调
1.引言量化的本质:通过将模型参数从高精度(例如32位)降低到低精度(例如8位),来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ,对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化,通过比较模型量化前后的评测指标,来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于:将所有权重压缩到8位或4位量化中,通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中,它将动态地将权重解量化为float16,以提高性能,
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
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本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- VLSI 电路单元的自动布局-2024华数杯B题
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摘要超大规模集成电路设计通常采用电子设计自动化(EDA)的方式进行,布局是EDA工具的核心的核心。本文通过构建的线长评估模型及网格密度评估模型,并在此基础上对模型进行优化,最后利用模型实现VLSI电路单元的自动布局。问题一:基于结合直线型斯坦纳最小树思想的优化HPWL模型评估与电路单元连线接口坐标相关的线长。本题需要建立与电路单元连线接口坐标相关的线长评估模型,最小化每组估计线长与对应RSMT的差
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实现:1.图片移动、保持纵横比缩放、右键菜单1.myLabel.h#ifndefMYLABEL_H#defineMYLABEL_H#includeclassMyLabel:publicQLabel{Q_OBJECTpublic:MyLabel(QWidget*parent=nullptr);private:voidcontextMenuEvent(QContextMenuEvent*e)overr
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1.基础环境配置1.1规划节点安装基础服务的服务器规划,见表1-1-1。表1-1-1节点规划IP地址主机名节点192.168.100.100mall单节点服务器1.2基础准备使用VMWareWorkstation软件安装CentOS7.2操作系统,镜像使用提供的CentOS-7-x86_64-DVD-1511.iso,最小化安装CentOS7.2系统,YUM源使用提供的本地gpmall-repo包
- Qt触发paintEvent事件
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常见情况下,paintEvent会在以下几种情况下被触发:窗口初始化和显示:当窗口首次被创建、显示或者窗口被覆盖、最小化后再恢复时,paintEvent会被触发以绘制窗口的内容。部件大小或位置变化:如果窗口或部件的大小或位置发生变化,需要重新绘制内容以适应新的尺寸或位置,此时也会触发paintEvent。强制重绘:当调用部件的update()或repaint()函数时,会触发对应部件的paintE
- 前端要给力之:原子,与原子联结的友类、友函数
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动态函数式语言架构与设计QomoOpenProjectfunctionjavascriptqueryobject语言erlang
JavaScript中的原子(Atom)是QoBean中提出的一个重要概念,借鉴自erlang,但具有与后者不同的含义。在QoBean里,Meta(元)与Atom(原子)是一对概念,前者表明执行系统中的最小单位,后者表明数据系统中的最小单位。QoBean约定这两个东西为一切元编程的初始,即最小化的执行系统与数据系统模型。有什么意义呢?没什么意义。这只具备理论上的完整性。为了描述这种完整性,QoBe
- 背包模型——AcWing 423. 采药
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背包模型定义背包模型是一种常见的算法问题模型,它主要涉及将一些物品放入一个容量有限的背包中,以达到某种最优目标,如最大化价值或最小化重量等。运用情况常用于资源分配、项目选择、货物装载等实际问题中。例如,在选择要携带哪些物品进行旅行时,考虑物品的价值和重量以及背包的容量限制;或者在一些项目投资决策中,根据项目的收益和成本以及可用资金来进行最优选择。注意事项要明确物品的属性(价值、重量等)和背包的容量
- 探索Linux之门:Linux 101开源项目深度解读
余靖年Veronica
探索Linux之门:Linux101开源项目深度解读linux-101AnyonewhowantstolearnLinuxcanreadandaddnewinformationtheylearn.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/linux-101在浩瀚的数字海洋中,Linux操作系统如同灯塔,指引着开发者的航程。今天,我们为你揭开一个宝藏般的项目——L
- 惩罚线性回归模型
媛苏苏
算法/模型/函数线性回归算法回归
惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体,它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项,以防止模型过拟合数据。在惩罚线性回归中,除了最小化预测值与实际值之间的平方误差(或其他损失函数)外,还会考虑模型参数的大小。惩罚项通常被加到模型的损失函数中,以限制模型参数的大小。这样做有助于减少模型对训练数据的过度拟合,提高模型的泛化能力。常见的惩罚线性回归模型包括:岭回归(RidgeRegression):岭
- L2正则线性回归(岭回归)
一壶浊酒..
深度学习回归线性回归
岭回归数据的特征比样本点还多,非满秩矩阵在求逆时会出现问题岭回归即我们所说的L2正则线性回归,在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项,从而最小化罚项残差平方和简单说来,岭回归就是在普通线性回归的基础上引入单位矩阵。回归系数的计算公式变形如下岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况,现在也用于在估计中加入偏差,从而得到更好的估计。这里通过引入λ来限制了所有w之和,通过
- 读书| 《城市的胜利》
张小路24
第七章还有什么比柏油路更环保你有田园生活的梦想吗?如果你有,在本章中作者将用数据和案例来告诉你城市才是最好的环保方式。城市生活远比绿草如茵的生活更加有利于环境。在20世纪70年代,简·雅各布斯提出,通过集中居住在高楼里并步行上班的方式,我们可以把自己对环境造成的损害最小化。浪漫主义者对大自然的热爱传染到了更加实用的建筑艺术和城市规划领域。人口密度和到市中心的距离都与汽油的用量密切相关。聪明的环保主
- 无人问我粥可温
鹤舞春风
晚上又是一个人吃饭,八点已过,北宋路两边的小吃店生意正火,我信步进入一家貌似干净整洁的麻辣烫小店。店里右边是不锈钢货架,上面托盘陈列着各种蔬菜和半成品,我选了白菜心菠菜,两种菌类,一串鱿鱼,一串鸡心,交给胖胖的前台小妹,那小妹面皮敷了不少粉,送给我一个惨白的微笑,我赶紧把目光投向她身后的大屏幕,梁博正深情演绎着《我爱你中国》麻辣烫冒着热气端上来,我加了一大勺麻油,少许醋,辣辣油,点缀了几条香菜,开
- OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
jndingxin
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。fitLine函数通过最小化∑iρ(ri)\sum_i\rho(r_i)∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中rir_iri是第i个点到直线的距离,而ρ(r)\rho(r)ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:DIST_
- Windows常用的快捷键
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Windows常用的快捷键非常丰富,这些快捷键可以大大提高用户的工作效率和操作便捷性。以下是一些常用的Windows快捷键及其功能说明:1.基本窗口操作Win+D:显示桌面,最小化所有打开的窗口。再次按下则恢复之前的状态。Win+E:打开文件资源管理器,快速访问文件和文件夹。Win+L:锁定电脑屏幕,适用于暂时离开电脑时保护隐私。Win+M:最小化所有打开的窗口。Win+Shift+M:恢复最小化
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文深入介绍了在C#WinForm应用程序中使用WebService接口连接服务器,实现图片的上传和下载功能。通过理解WebService基础,利用WinForm工具创建用户界面,并实现客户端与WebService的连接,我们详细探讨了图片上传与下载的具体步骤,包括文件选择、数据转换、接口调用,以及异常处理和进度显示。同时,还强调了安全性与性能优化的重要性,确
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2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
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最小化服务器存储容量的需求通常来自于希望降低硬件成本、节省能源以及提高系统性能的考虑。以下是一些实现这一目标的技巧:1.评估您的存储需求在开始优化服务器存储之前,您需要清楚了解实际需要和使用的空间大小。您可以使用磁盘使用情况分析器或TreeSize等工具扫描服务器的磁盘和文件夹,并确定最大的文件、目录和分区。这样,您就可以看到是否有任何可以删除、存档或移动到其他位置的不必要或冗余数据。您还可以随时
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1.快捷键KeyDescriptionPlatformF1打开命令面板(CommandPalette)Win10Shift+Delete剪切当前光标所在的代码行Win102.文件2.1在文件列表中定位当前文件操作路径:右键单击文件名⇒在右键菜单中点击【RevealinExplorerView】
- Qt-桌面服务和托盘
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t应用程序在用户的桌面环境中表现良好,但某些集成需要额外的,有时是特定于平台的技术。Qt中的各种类旨在帮助开发人员将应用程序集成到用户的桌面环境中。这些类使开发人员能够在使用跨平台API的同时利用原生服务。QDesktopServices访问常用桌面服务的方法QSystemTrayIcon系统托盘中应用程序的图标开放外部资源尽管Qt提供了处理和显示资源的工具,如常见的图像格式和HTML,但有时需要
- python曲线拟合函数scipy.optimize.leastsq()
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目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
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K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- HDD 顺序和随机文件拷贝和存储优化策略
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对于机械硬盘(HDD),顺序拷贝和随机拷贝涉及到磁头的移动方式和数据的读取/写入模式。理解这些概念对于优化硬盘性能和管理文件操作非常重要。1.顺序拷贝定义:顺序拷贝指的是数据从硬盘的一个位置到另一个位置按顺序连续读取和写入。这意味着数据在硬盘上的位置是线性的,没有跳跃或回溯。特点:磁头移动最小化:由于数据是连续的,磁头在读取或写入数据时只需要在磁盘的一个方向上移动,减少了寻道时间和延迟。高效性能:
- Oracle Linux 8.10 ARM 一键安装 Oracle 19C 单机
TanxiaoLee
oraclelinuxarm开发数据库运维
前言Oracle一键安装脚本,演示OracleLinux8.10ARM一键安装Oracle19C单机(全程无需人工干预)。⭐️脚本下载地址:Shell脚本安装Oracle数据库前置准备1、系统组安装好操作系统(支持最小化安装)2、网络组配置好主机网络,通常只需要一个公网IP地址3、DBA创建软件目录:mkdir/soft4、DBA上传Oracle安装介质(基础包,补丁包)到/soft目录下5、DB
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
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html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
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一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
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<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
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linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST